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Extracción de datos de documentos 101: comprensión de los conceptos básicos

Marzo 12th, 2024

¿Qué es la extracción de datos de documentos?

La extracción de datos de documentos se refiere al proceso de extraer información relevante de varios tipos de documentos, ya sean digitales o impresos. Implica identificar y recuperar puntos de datos específicos, como facturas y orden de compra (PO), nombres y direcciones, entre otros.

El proceso permite a las empresas desbloquear información valiosa oculta en documentos no estructurados. El objetivo final es convertir datos no estructurados en datos estructurados que se pueden alojar fácilmente en almacenes de datos o bases de datos relacionales para diversas iniciativas de inteligencia empresarial (BI).

Tipos de Documentos

Una empresa típica se ocupa de varios documentos no estructurados. Algunos de estos documentos incluyen:

  • Facturas y órdenes de compra: la información clave extraída de estos documentos a menudo incluye detalles del proveedor, incluidos nombres, información de contacto, números de impuestos, números de factura y orden de compra, detalles de artículos, descuentos, subtotales y condiciones de pago.
  • Documentos legales: los contratos, los acuerdos de licencia, los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y los acuerdos de confidencialidad (NDA) son algunos de los documentos legales más comunes de los que las empresas extraen datos.
  • Registros de salud: Estos incluyen documentos médicos, como registros de salud electrónicos (EHR), registros de recetas e informes de laboratorio, entre otros.
  • Documentos bancarios y financieros: por lo general, estos incluyen estados financieros, solicitudes de préstamo y formularios de solicitud de apertura de cuenta.
  • Documentos de seguros: las compañías de seguros con frecuencia extraen datos de solicitudes de seguros, documentos de pólizas, formularios de reclamos y registros médicos.

Extracción manual de datos de documentos

Antes del advenimiento de extracción automatizada tecnologías, los métodos manuales eran la forma principal de extraer datos de los documentos. Si bien la extracción manual brinda control y flexibilidad, es un esfuerzo propenso a errores y que requiere mucho tiempo.

Hay dos formas de extraer datos de documentos manualmente:

  1. Entrada manual de datos: este método implica la entrada manual de datos de documentos en un formato digital. Es un proceso intensivo en mano de obra propenso a errores humanos y requiere recursos significativos.
  2. Copiar y pegar: los datos se copian manualmente de los documentos y se pegan en el formato digital deseado. Si bien puede ahorrar algo de tiempo en comparación con la entrada manual de datos, todavía está plagado de errores y limita la escalabilidad.

Limitaciones de la extracción manual de datos de documentos

Además de ser propensa a errores y lenta, la extracción manual de datos de documentos tiene otros desafíos y limitaciones, entre ellos:

  1. Falta de escalabilidad: los métodos manuales no son escalables, lo que dificulta el manejo eficiente de volúmenes cada vez mayores de documentos.
  2. Altos costos: la extracción manual de datos requiere recursos humanos significativos, lo que genera mayores costos asociados con la mano de obra.
  3. Subjetividad e inconsistencia: Es probable que los operadores humanos tengan diferentes interpretaciones y juicios al extraer datos de los documentos, lo que genera inconsistencias y variaciones en la información extraída.
  4. Dependencia de recursos calificados: la extracción manual a menudo requiere operadores experimentados con conocimiento del dominio para comprender el contexto y extraer datos relevantes con precisión. Encontrar y retener tales recursos puede ser un desafío, especialmente para industrias de nicho o tipos de documentos especializados.
  5. Reducción de la productividad y la satisfacción laboral: debido a su naturaleza repetitiva y monótona, la extracción manual de datos conduce a una disminución de la productividad y la satisfacción laboral. Esto puede provocar un aumento de la fatiga y el agotamiento, lo que afecta aún más la precisión y la eficiencia del proceso de extracción.

El cambio a la extracción de datos de documentos automatizada

Las empresas hoy en día manejan muchos documentos como parte de sus operaciones. Incluso una empresa mediana puede recibir cientos de facturas, órdenes de compra u otros documentos de sus proveedores cada mes. El enfoque de extracción manual de datos ya no puede mantenerse al día, por lo que es importante adoptar la automatización.

Tecnologías de extracción de datos de documentos automatizados

La extracción automatizada de datos de documentos extrae la información requerida de diferentes documentos, generalmente aprovechando tecnologías como inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático (ML). Diferentes tecnologías de extracción automatizada utilizan diferentes técnicas para extraer datos de documentos con diferentes niveles de precisión.

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) convierte imágenes escaneadas de texto en texto legible por máquina. Por ejemplo, las empresas pueden usar el software OCR para analizar las imágenes de diferentes documentos y traducirlos a texto digital, lo que hace posible extraer datos de documentos escaneados.

Las empresas también utilizan el reconocimiento inteligente de caracteres (ICR), también llamado OCR avanzado, cuando se trata de documentos escritos a mano. ICR convierte caracteres escritos a mano en texto legible por máquina con alta precisión.

Tecnologías basadas en IA

Junto con OCR e ICR, las empresas utilizan varias técnicas de extracción de datos basadas en IA según sus requisitos. Estas técnicas ayudan a mejorar la precisión de la extracción al permitir que los sistemas comprendan el contexto y el significado del texto. Las tecnologías de IA más utilizadas por las empresas incluyen:

  1. Machine Learning: ML es un subconjunto de AI que implica entrenar algoritmos para aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones sin programación explícita. Los algoritmos de ML se emplean en la extracción de datos de documentos para reconocer patrones, extraer información relevante y mejorar la precisión con el tiempo. Dentro del ámbito de ML, extracción de datos basada en plantillas es otra técnica que extrae la información requerida en base a plantillas predefinidas.
  2. Procesamiento del lenguaje natural (NLP): NLP es la rama de AI que se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Implica programar computadoras para procesar y comprender grandes cantidades de datos en lenguaje natural. NLP utiliza técnicas de inteligencia artificial, como clasificación de texto y análisis de sentimientos, para analizar texto y extraer información relevante de documentos no estructurados.
  3. Plataformas Inteligentes de Procesamiento de Documentos: Procesamiento inteligente de documentos (IDP) Las plataformas integran múltiples tecnologías de IA para automatizar el proceso de extracción de datos de documentos. Por ejemplo, una plataforma IDP puede usar una combinación de todas o algunas de las tecnologías basadas en IA mencionadas anteriormente para extraer datos. Estas plataformas utilizan algoritmos de IA para mejorar continuamente la precisión de la extracción a lo largo del tiempo.

El Proceso

El proceso de extracción de datos de documentos

El proceso de extracción de datos de documentos

La extracción automatizada de datos de documentos implica la combinación de múltiples técnicas, herramientas y algoritmos para obtener la información requerida de documentos complejos. Estos son los pasos clave:

  1. Entrada y preprocesamiento de documentos: el proceso comienza con la recopilación y preparación de los documentos para su extracción. El preprocesamiento puede implicar tareas como la mejora de imágenes y la reducción de ruido.
  2. Conversión de imágenes escaneadas en texto: el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) convierte las imágenes escaneadas o los archivos PDF en texto editable.
  3. Identificación de puntos de datos: Esto implica definir los puntos o campos de datos específicos que se extraerán del documento mediante la identificación de información relevante.
  4. Extracción de datos: se aplican varias técnicas de extracción de datos de documentos, incluido el análisis, la coincidencia de patrones y la extracción basada en reglas, para extraer los datos identificados con precisión. Análisis de datos implica analizar la estructura del documento para identificar y extraer datos relevantes. Al mismo tiempo, la coincidencia de patrones coincide con patrones o formatos específicos para extraer datos.
  5. Validación y verificación de datos: después de la extracción, los datos se validan y verifican para garantizar la precisión y la coherencia comparando los datos extraídos con las reglas de validación predefinidas y realizando calidad de los datos cheques.

Mejores prácticas para optimizar el proceso

Considere las siguientes prácticas recomendadas para maximizar la precisión y la eficiencia de la extracción:

  • Utilice escaneos de documentos o imágenes de alta calidad para lograr mejores resultados de OCR y mejorar la precisión de la extracción de datos.
  • Actualice y entrene regularmente modelos de aprendizaje automático con conjuntos de datos diversos y representativos para adaptarlos a nuevos diseños y formatos de documentos, mejorando el rendimiento de extracción con el tiempo.
  • Utilice un enfoque de extracción híbrido para maximizar la precisión de la extracción. Por ejemplo, use la extracción basada en reglas para campos de datos estructurados con patrones predecibles y algoritmos ML para manejar datos complejos o no estructurados.
  • Implementar robusto validación de datos mecanismos para garantizar la exactitud e integridad de los datos.
  • Asegúrese de que el proceso de extracción de datos esté diseñado de manera que pueda manejar grandes volúmenes de documentos sin fallar.

Beneficios de la extracción de datos de documentos automatizada

La extracción de datos de documentos automatizada permite a las empresas procesar y extraer datos sin esfuerzo de múltiples tipos de documentos y sus variaciones, lo que requiere una intervención manual mínima.

Beneficios de la extracción de datos de documentos automatizada

Beneficios de la extracción de datos de documentos automatizada

Ofrece numerosas ventajas sobre los métodos manuales, que incluyen:

  1. Eficiencia mejorada: Al eliminar las tareas manuales, la extracción automatizada reduce Procesamiento de documentos tiempo y costos asociados con la mano de obra. También permite la asignación de recursos a actividades más valiosas.
  2. Alta escalabilidad: las soluciones de extracción automatizada pueden manejar grandes volúmenes de documentos de manera consistente y eficiente, lo que garantiza la escalabilidad a medida que el negocio y la cantidad de documentos continúan creciendo.
  3. Precisión mejorada: con la extracción automatizada de datos de documentos, las empresas minimizan los errores humanos y las inconsistencias en sus datos, lo que garantiza una mayor precisión de los datos. Como resultado, obtienen datos de alta calidad y reducen el riesgo de costosos errores y reelaboraciones.
  4. Accesibilidad de datos mejorada: se puede acceder, organizar y analizar fácilmente los datos extraídos. Proporciona información valiosa, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos.
  5. Flexibilidad y adaptabilidad: los sistemas de extracción de datos automatizados se pueden configurar y entrenar para manejar diferentes tipos y diseños de documentos. Ofrecen flexibilidad y adaptabilidad, lo que permite a las organizaciones procesar diversas fuentes de documentos de manera eficiente.

Además de extraer automáticamente información relevante, las soluciones de extracción de datos de documentos automatizadas ofrecen otro beneficio importante para las empresas: pueden integrarse con los sistemas existentes, incluyendo ERP, CRM y más. Esta integración agiliza los flujos de datos al automatizar los flujos de trabajo, lo que permite un procesamiento y análisis de datos eficientes.

Casos de uso

La extracción de información clave de documentos a escala es una tarea importante de gestión de datos en todas las industrias, ya que puede mejorar significativamente la eficiencia operativa. Dados los beneficios que ofrece, la extracción automatizada de datos de documentos tiene aplicaciones en:

Servicios Financieros

La extracción automatizada de datos de documentos puede acelerar múltiples tareas en el sector financiero al reducir el esfuerzo manual. Estas tareas suelen incluir procesamiento de factura, gestión de gastos y procesamiento de solicitudes de préstamos.

En banca y finanzas, la extracción de datos de documentos agiliza el procesamiento de préstamos e hipotecas. Con frecuencia, los analistas y auditores necesitan acceder a estados e informes financieros para su análisis y auditoría, por lo que la extracción precisa de datos de estos documentos es una prioridad máxima.

Healthcare

Obtención precisa datos de salud es especialmente importante ya que puede afectar los resultados del paciente. La extracción automatizada de datos de documentos proporciona datos precisos del paciente rápidamente a partir de una gran cantidad de registros médicos. También puede ayudar a automatizar la población de registros de salud electrónicos y permitir un procesamiento más rápido de las reclamaciones de seguros, lo que reduce la carga administrativa.

Además, las organizaciones de atención médica deben consolidar y analizar la información y los datos de salud del paciente, como la prevalencia de la enfermedad, para facilitar los programas de investigación y los ensayos clínicos en curso. Esto les permite obtener información procesable, lo que lleva a operaciones optimizadas y una mejor atención al paciente. Todo esto se puede acelerar con la extracción automatizada de datos de documentos.

Logística y cadena de suministro

En Logística y cadena de suministro industria, la extracción automatizada de datos de documentos juega un papel vital en la extracción de información relevante de documentos de envío, facturas y formularios de aduanas. También puede ayudar a rastrear envíos y automatizar la gestión de inventario, mejorando la visibilidad de la cadena de suministro.

Legal

Los bufetes de abogados y los departamentos legales se ocupan de cantidades masivas de diversos contratos y acuerdos legales. Con la extracción automatizada de datos de documentos, pueden analizar y extraer rápidamente información clave sobre las partes involucradas, cláusulas legales, términos y condiciones clave y fechas importantes. Esto simplifica el proceso de diligencia debida y, en última instancia, mejora la productividad.

Seguros

La extracción automatizada de datos de documentos ayuda a las compañías de seguros a extraer información relevante de formularios de reclamaciones de seguros. Esto agiliza el proceso de recepción de reclamaciones, agiliza la evaluación y permite una liquidación de reclamaciones más rápida.

Cómo Astera ReportMiner Podemos ayudarlo

Astera ReportMiner es una plataforma de extracción de datos de documentos líder en la industria capaz de manejar una variedad de diferentes tipos de documentos sin problemas. Su función avanzada de generación automática de diseño (AGL), impulsada por Captura de IA, automatiza la extracción de datos de documentos complejos y no estructurados.

Con un ReportMiner, usted obtiene:

  • Una interfaz intuitiva y fácil de usar
  • Automatización y orquestación de flujos de trabajo
  • Creación, verificación y ajuste de plantillas sin inconvenientes
  • Una forma simplificada de especificar el diseño de datos

Ya sea para agilizar el procesamiento de facturas u obtener información crítica de otros documentos comerciales, Astera ReportMiner hace que la extracción de datos de documentos sea sencilla.

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